基于RBFNN和GA的重叠峰分辨新技术

基于RBFNN和GA的重叠峰分辨新技术
李一波;黄小原
【期刊名称】《应用科学学报》
【年(卷),期】2002(020)001
【摘要】根据光谱线型函数和色谱峰型函数的(近似)径向对称性和紧支性,首先构造了以线型或峰型函数为基函数的径向基函数神经网络(RBFNN),在RBFNN学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法(GA),从而使RBFNN 具有了结构自学习和参数优化的能力.最后将具有结构自学习能力的RBFNN成功地引入至谱图的重叠峰解析辨识研究中,试图建立一种适应光谱和色谱谱图重叠峰解析辨识的统一架构,并达到了预期的目的.为了提高解析辨识的成功率,避免遗传算法的盲目搜索,文章还将参数的约束关系作为罚函数引入至遗传算法的适应值函数中,极大地限制了解的空间,减少了病态解发生的概率.
【总页数】5页(P99-103)
【作者】李一波;黄小原
【作者单位】东北大学,工商管理学院,辽宁,沈阳,110006;东北大学,工商管理学院,辽宁,沈阳,110006
【正文语种】中文
【中图分类】TP18;O657.7
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